Вступ: Шкала Синхронізації та калібрування Проблем в Масивному МІМ

Кілька вхідних кількох вихідних технологій (MIMO) розвивалися з невеликих масивів, що підтримують кілька антени для масивних конфігурацій з сотнями або навіть тисячами елементів. Ці великі масиви MIMO є основою для 5G New Radio і очікується, щоб грати ще більшу роль в 6G-системах. обіцянка масивної MIMO—високої спектральної ефективності, поліпшення підвищення рівня променевості, а краще просторове розсіювання — залежить критично на двох щільно занурених передумов: точний синхронізація та точний калібрування по всіх антени елементів. Як масив розмір ваг, складність підтримки фазової когерції, терміни вирівнювання та рівномірні структури елементів.

Синхронізація в великих ІММО Арреях: Чому це Матти

Синхронізація в масивному MIMO контексту відноситься до вирівнювання обох сторін і фази носія по всій мережі транссевер. Без цього вирівнювання балки стає нестерездним, що призводить до зменшення збільшення масиву, підвищеного інтерференції міжкористувацького середовища і деградованого пропускного здатності. У системах часового спостереження, що переважають масивні розгортання MIMO, відбувається зворотність каналу, але що є взаємністю тільки тоді, коли апаратні ланцюги з обох сторін є належним чином синхронізовані і калібровані.

Синхронізація Тимінг

Терміни обробки даних у великих масивах викликають порушення символу, що в ортогональних частотних системах (OFDM) веде до інтеркар'єрних перешкод (ICI) і інтерсимбболів втручання (ISI). Завдання збільшується з розміром масиву, оскільки мережа розподілу посилань повинна доставити стабільний, низький сигнал для кожного радіоголовки. Довгі шляхи розподілу вводять варіації затримки і термічний дрейф. У розподілених Архітектурах MIMO - де антени розширюються по декількох місцях - проблема є ще більш важким, що вимагає щільного перекриття (OTA) синхронізації. Стандарти, такі як IEEE 1588 (Precironization протокол 3G)

Синхронізація фази

Когерентне проміння вимагає, щоб всі антенні елементи, які передаються з однаковою фази носія (або відомим фази офсет). Фази шуму від місцевих коливань (LOs) є великим порушенням. У великих масивах, розподільчі загальні LO з одного джерела знижує фазовий дрейф, але вводить проблеми масштабності через розщеплення потужності і втрати кабелю. Крім того, за допомогою незалежних LOs в кожному елементі вимагає витонченого відстеження фази і корекції. OTA-методи, такі як використання reciprocity-на основі промінь і зворотного зв'язку з обладнанням користувача (UE), можуть допомогти, але вони вводять затримки і спираються на точномузику оцінку каналів. 3104-сервери.

Калібрація: Забезпечення Уніформа Відповіді елементів

Калібрація адресує відмінності в амплітудному і фазіному відповідь кожного елемента антен і його пов'язаного аналогового фронт-енду. Навіть якщо синхронізація вирівнює часову і фазову фазу, амплітуду і фази вадами серед елементів спотворюють шаблон масиву балки. Дві основні стратегії калібрування існують: внутрішні (при вбудованих тестових шляхах) і зовнішні (на відміну від зовнішніх сигналів).

Внутрішній калібрування та його обмеження

Внутрішній калібрувальні пари відомі довідкові сигнали в кожну мережу транссеверів через виділену калібрувальну мережу. Ця мережа сама подає частотно-залежні і часові варильні манжети. Як кількість елементів зростає, калібрувальний мережа стає складним і збитковим. Точність калібрування також деградує з температурними змінами і старінням компонентів. Виробники часто поєднують внутрішню калібрування з періодичними самотестними рутами, але відстеження всіх змін середовища для сотень елементів залишається значним інженерним викликом.

Попередження (OTA) Калібрація

калібрування OTA використовує сигнали з зовнішніх передавачів, які є виділеною калібрувальної станції або UE на відомому місці - для вимірювання та коректних функцій. Він безпосередньо захоплює кінцеву поведінку, включаючи антенну взаємозбиральну та масивну взаємодію з навколишнім середовищем. Однак калібрування OTA для великих масивів обличчям кілька питань:

  • Забезпечення неоднозначності:] Канал між джерелами посилання і кожним елементом повинен бути відомий або відокремлений. Багатопат і розсіювання роблять це важко.
  • Комп’ютерне навантаження: Оцінка та застосування коефіцієнтів калібрування для тисяч елементів в реальному часі вимагає значної потужності обробки.
  • Частота рекальмітації: Екологічні зміни (температура, вітроіндукований структурний рух) необхідно часті рекальбітації, які можуть споживати повітряні ресурси.

Загальний підхід полягає в виконанні калібрування OTA у фоні з використанням запланованих «калібраційний слотів» з відомим посиланням UE, як описано в деяких розширених алгоритмах променевої форми, що задокументовані Європейський інститут телекомунікацій (ETSI) і в IEEE літературі на масивних тест-бесах MIMO.

Mutual Coupling і Array Deformities

У щільних масивах електромагнітне з'єднання між сусідніми елементами змінюється кожен елемент ефективний візерунок випромінювання і імпеданс. Калібрація повинна враховуватися для цих з'єднання ефектів. Методики, такі як комп'ютерна компенсація або розкладання калібрування в роз'ємну масу, можуть пом'якшити проблему, але вони додають складності. Додатково механічні переносності в антени і деформації через теплове розширення вводять фази помилки, які повинні бути вимірені і виправлені.

Виклики: Від соток до потомів елементів

У міру збільшення кількості антени, синхронізація та калібрування задачі стають доцільними завдяки об’єму шестерні даних і необхідності високої точності по всьому масиву.

Архітектура та фазова гра

Майбутні розгортання можуть розбити масив на кілька географічно відокремлених підаррав (розподілених MIMO). Синхронізація цих підаррав вимагає часу мережевого рівня і вирівнювання фази, що виходить за межі яких можна досягти односторонні рішення. Затримка і Джиттер передпоглинових посилань стають критичними. O-RAN Alliance визнала технічні характеристики для щільної синхронізації по радіоблокам (RUs) в O-RAN стандарти передпогаювальної , але досягнення субнавічного затінення і міліраїдної точності перепакування мереж залишається активним дослідницьким місцем.

Комустаційне бурдену агломерацій

Алгоритми калібрування часто включають в себе матрицю або принаймні-squares оцінки для всіх антени-стежок. Для масиву N, складність ваг O(N^3) або гірше, якщо вважається повна перезволоження. Ефективні рекурсивні або ґраткові алгоритми на основі міток. Методи машинного навчання, зокрема штучні нейромережі, запропоновані для прогнозування коефіцієнтів калібрування на основі температури, потужності та історії старіння. Ці моделі можуть зменшити перерахунок накладних, але вимагають великих навчальних даних.

Стратегії та Emerging Solutions

Дослідники та інженери розробили спектр методів для вирішення синхронізації та калібрування проблем у великих масивах MIMO. Деякі з найбільш перспективних описані нижче.

Розподілена локалізація місцевого осцилятора

Замість розподілу єдиного LO, кожен субаррай або навіть кожен елемент може мати власний PLL (фазоблокована петля) синхронізований для загального GPS-дисциплінового генератора або мережі IEEE 1588. Попередини в низькофазному синтезі частоти дозволяють багаторазовим коливачам підтримувати фазову когеренцію в декількох градусах на міліметрових частотах. Оптичний розподіл сигналів за допомогою фотонних методів є ще одним підходом, що навчається для масивних масивів в під-6 ГГц і ммДерево смуг.

Калібрування з UL / DL зворотний зв'язок

У системах TDD, канал reciprocity має лише те, якщо апаратні відповіді калібровані. Відомий метод передбачає передачу відомого калібру сигналу з кожного елемента і вимірювання отриманого сигналу на елементі посилання (або на UE). Використовуючим репрокалом, коефіцієнтами калібрування можна отримати. Цей підхід побудований в багато масивних прототипів MIMO і стандартизований в 3GPP TS 38.211 (Фізичні канали і модуляції)] за допомогою використання звукових сигналів (SRS) і виділених процедур калібрування.

Машинне навчання для калібрування реального часу

Моделі глибокого навчання можуть дізнатися складні взаємозв’язки між умовами навколишнього середовища (температурні, вологості, рівні живлення) та помилкою калібрування. Після навчання модель може прогнозувати та компенсувати дрейф без переривання нормальної роботи. Варіаційні автонокодери та гениративні адвераріальні мережі також були досліджені для моделювання порушень масиву з обмежених вимірювань. Під час перспективних, ці моделі вимагають ретельного розгортання, щоб уникнути перенарядки та для узагальнення різних апаратних одиниць.

Поліпшення обладнання

Кращий аналог компонентів — високоякісні кристали, термокомпенсовані коливальні пристрої, цифрово-розвантажувальні фази-перемикання — поглиблюємо величину синхронізації та калібрування помилок. Силіконові балформуючі МБи з інтегрованими калібрувальних мереж тепер комерційно доступні для масивів з до 64 елементів. Подальша інтеграція та використання штучного інтелекту на рівні чіпа може зменшити необхідність зовнішнього калібрування в майбутніх поколіннях.

Висновки: Переадресація шляху для великих ІММО

Синхронізація та калібрування залишаються одними з найбільш критичних і технічно складних аспектів розгортання великих масивів MIMO в комерційних мережах. Проблеми аналогового проектування, обробки цифрових сигналів та протоколів мережевого рівня. Хоча ніхто не підходить для всіх сценаріїв, поєднання поліпшених апаратних, інтелектуальних алгоритмів та стандартних баз синхронізації є стабільно виготовленими масивними MIMO більш практичними. Навчитися дослідження в розподілені фазові когеренція, передчасна автоматизації калібрування, а машинне навчання-прослужений компенсація буде важливим для розблокування повного потенціалу цих масивів за 5G, що дозволяє навіть більш високі показники даних та більш ефективне використання спектра.